プログラミングを学んだことがない場合、独学で Python を学ぶことはできますか?
現在、Python は多くの業界でますます使用されており、これが多くの業界で Python を学ぶ理由でもあります。
可能だと思います。Python の構文はシンプルで明確で、コードは非常に読みやすく、簡単です。始めるために。 Python の哲学は、「1 つのことを行うための最良の方法は 1 つだけであるべきである」というもので、これは初心者が自分の学習を標準化するのに非常に役立ち、また初心者が他の人のコードを理解するのにも役立ちます(Perl のコードと比較して見るのはほとんど不可能です)良い習慣を身につけましょう。
Python にはコード、特にインデントに厳しい要件があり、初心者が適切なコーディング習慣を身に付けるのに非常に役立ちます。
以下は、比較的包括的な Python コースのシラバスです。学習に役立ちます。 (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )
フェーズ 1: Python 開発の基礎
Python フルスタック開発と人工知能 Python開発基礎知識の学習内容は、Pythonの基本構文、データ型、文字エンコーディング、ファイル操作、関数、デコレータ、イテレータ、組み込みメソッド、共通モジュールなどです。
フェーズ 2: Python の高度なプログラミングとデータベース開発
Python のフルスタック開発と人工知能 Python の高度なプログラミングとデータベース開発の知識学習コンテンツには次のものが含まれます。 オブジェクト指向開発、ソケット ネットワーク プログラミング、スレッド、プロセス、キュー、IO マルチチャネル モデル、Mysql データベース開発など。
フェーズ 3: フロントエンド開発
Python フルスタック開発と人工知能フロントエンド開発の知識学習コンテンツには、HTML、CSS、JavaScript 開発、Jquery とブートストラップが含まれます。開発、フロントエンドフレームワークVUE開発など
フェーズ 4: WEB フレームワーク開発
Python フルスタック開発と人工知能 WEB フレームワーク開発の学習コンテンツには次のものが含まれます: Django フレームワークの基礎、Django フレームワークの上級、BBS ブログの実践プロジェクト開発、キャッシュとキューのミドルウェア、Flask フレームワークの学習、Tornado フレームワークの学習、Restful API など。
ステージ 5: クローラー開発
Python フルスタック開発および人工知能クローラー開発の学習コンテンツには次のものが含まれます。 実践的なクローラー開発。
フェーズ 6: フルスタック プロジェクトの実践
Python フルスタック開発と人工知能のフルスタック プロジェクトの実践学習コンテンツには、エンタープライズ アプリケーション ツールの学習、CRM 顧客が含まれます。リレーションシップマネジメントシステム開発、ルフィアカデミーオンライン教育プラットフォーム開発など
ステージ 7: データ分析
Python フルスタック開発と人工知能データ分析の学習コンテンツには、財務定量分析が含まれます。
ステージ 8: 人工知能
Python フルスタック開発と人工知能人工知能学習コンテンツには、機械学習、パターン認識、ドローン開発、無人航空機の運転が含まれます。等
フェーズ 9: 自動化された運用とメンテナンスと開発
Python フルスタック開発と人工知能の自動化された運用と保守と開発の学習コンテンツには次のものが含まれます: CMDB 資産管理システム開発、IT監査ホスト管理システム開発、分散ホスト監視システム開発など。
ステージ 10: 高同時実行言語 GO 開発
Python フルスタック開発と人工知能高同時実行言語 GO 開発の学習コンテンツには、GO 言語の基礎、データが含まれます。タイプとファイル IO 操作、関数とオブジェクト指向、同時プログラミングなど。
Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。
以上がプログラミングを学んだことがない場合、独学で Python を学ぶことはできますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店

NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。
